上一年云棲大會，“平頭哥”橫空出世;本年云棲大會，“平頭哥”發(fā)布正式流片的芯片。據(jù)了解，這款名為含光800的芯片推理性能到達78563 IPS，在杭州城市大腦的業(yè)務測試中，1 顆含光 800 的算力等于 10 顆 GPU。

算力是AI的引擎，AI芯片不單代表著計算的規(guī)模和效率，也代表才智的程度。清華大學微電子所所長魏少軍曾用“無工業(yè)不AI，無使用不AI，無芯片不AI”來描述芯片對的AI工業(yè)使用的重要性。

AI芯片更強算力開釋安全防護價值

作為AI落地的重要范疇，安全防護工業(yè)的攝像機、交換機等安全防護產(chǎn)品均需求芯片，這也決議了整個安全防護體系的業(yè)務體現(xiàn)。

以杭州主要城區(qū)交通監(jiān)控視頻處理為例，該業(yè)務需求40顆傳統(tǒng)GPU，且有300ms的延時;而含光800這種算力級別的芯片只需4顆就能完結相同的業(yè)務量，且延時降至150ms。很強的算力可以更大程度開釋才智安全防護的價值，算力對安全防護產(chǎn)品使用效果的影響不可謂不大。

場景不同 要求不同：安全防護哪一范疇好掘金?

當然，安全防護范疇AI芯片的運用并不是“大力出奇跡”，還需求考慮更多重因素。比如，端側(cè)和后臺對AI芯片的要求不同，在當時城市智能安全防護體系狀態(tài)下，端側(cè)以減少傳輸壓力為目的，是作為根本算力的存儲，然后臺需求專心于算力提高，且要求愈加通用化及其各類算法的同時調(diào)度才能。

而使用環(huán)境的不同也引出了還有一個問題：做通用芯片還是專用芯片?專用芯片犧牲了靈敏性，對特殊場景進行調(diào)優(yōu);通用芯片適配多種場景，能耗也相應上升。

那么，端側(cè)和云端哪個有很大的機會?當時安全防護中，“云邊組合”是開展的趨勢。但從當時AI芯片市場遠景和競賽格局看，國內(nèi)AI芯片企業(yè)在邊緣端的機會更多，特別是視頻處理相關芯片具有很大潛力。國內(nèi)比較多AI企業(yè)確定的都是交通監(jiān)控、人臉識別、公司考勤等單點單技能的運用，隨著5G、IOT等使用鼓起，這類企業(yè)的市場空間將持續(xù)擴大。而國內(nèi)企業(yè)在云端芯片范疇預期很難有所突破，不過仍在加速追趕，關于其遠景可以持樂觀態(tài)度。

安全防護AI芯片走向何方?

安全防護工業(yè)鏈長且高度碎片化，因此當時AI芯片在安全防護范疇仍不可完成大規(guī)模快速落地，這與工程化難度及其技能累積也相聯(lián)系。

當時，安全防護AI芯片更多從技能角度動身，以滿意特定性能要求，不能靈敏習慣多場景，未來需求專門為AI規(guī)劃的靈敏、通用的芯片。別的，當時AI芯片工業(yè)主要以企業(yè)為主體，同環(huán)節(jié)的企業(yè)劇烈競賽，產(chǎn)品上下游廠家的運作和管理卻相對獨立，未來職業(yè)開展則應以合作為主線，構成工業(yè)生態(tài)。

AI芯片這把“火”也從安全防護燒到了其他范疇。據(jù)市場調(diào)查公司Reportlinker預期，到2023年世界AI芯片市場規(guī)模到達到108億美元，復合年均增長率達53.6%。到時，中國企業(yè)能否從劇烈的競賽中嶄露頭角?

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